python 爬虫教程 0 基础入门 一份较为全面的爬虫python学习方向

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前言

以下是一份较为全面的 Python 爬虫教程,涵盖基础知识、环境搭建、简单示例、反爬应对及深入学习方向:


一、Python 爬虫简介

爬虫,即网络爬虫,也被称为网络蜘蛛,是一种按照一定规则,自动抓取万维网信息的程序或者脚本。Python 由于其语法简洁、拥有丰富的库,成为了开发爬虫程序的首选语言。# 二、使用步骤

二、环境搭建

1. 下载 Python

访问 Python 官方网站,根据你的操作系统(Windows、Mac OS、Linux)选择合适的 Python 版本进行下载。建议下载 Python 3.x 版本,因为 Python 2 已经停止维护。

还可以从小编准备地址下载。

Python 3.7下载地址:https://pan.quark.cn/s/8268bf81f31f
Python 3.9下载地址:https://pan.quark.cn/s/9711a93276ad
Python 3.11下载地址:https://pan.quark.cn/s/9c44793cb24c

2. 安装 Python

访问 Python 官方网站(https://www.python.org/),根据自己的操作系统(Windows、MacOS、Linux)下载并安装 Python 3.x 版本。安装过程中注意勾选 "Add Python to PATH",以便在命令行中能直接使用 Python。

Python 3.7安装教程:https://blog.csdn.net/u014164303/article/details/145620847
Python 3.9安装教程:https://blog.csdn.net/u014164303/article/details/145570561
Python 3.11安装教程:https://blog.csdn.net/u014164303/article/details/145549489

3. 安装必要的库

在命令行中使用 pip 命令安装以下常用的爬虫库:

  • requests:用于发送 HTTP 请求,获取网页内容。

pip install requests

  • lxml:一个高效的 XML 和 HTML 解析器,BeautifulSoup 常与之配合使用。

pip install lxml

三、一个简单的爬虫示例

下面是一个使用 requests 和 BeautifulSoup 库爬取豆瓣电影 Top250 页面电影名称的示例:

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

定义请求头,模拟浏览器访问

headers = {

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}=

目标网页 URL

url = 'https://movie.douban.com/top250'

发送 HTTP 请求

response = requests.get(url, headers=headers)

检查响应状态码

if response.status_code == 200:

使用 BeautifulSoup 解析 HTML 内容

soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')

找到所有电影名称所在的标签

movie_names = soup.find_all('span', class_='title')

for name in movie_names:

print(name.text)

else:

print(f"请求失败,状态码: {response.status_code}")

代码解释:

  • 请求头设置:通过设置 User - Agent 模拟浏览器访问,避免被网站识别为爬虫而拒绝请求。
  • 发送请求:使用 requests.get() 方法发送 HTTP 请求,获取网页内容。
  • 解析内容:使用 BeautifulSoup 解析 HTML 内容,通过 find_all() 方法找到所有电影名称所在的标签。
  • 提取信息:遍历找到的标签,提取电影名称并打印。

四、应对网站反爬机制

许多网站会采取反爬措施,常见的有以下几种应对方法:

  • 设置请求头:如上述示例,模拟浏览器的请求头,让服务器认为是正常的用户访问。
  • 控制请求频率:避免短时间内发送大量请求,可以使用 time.sleep() 方法在每次请求之间添加适当的延迟。

import time

发送请求前等待 2 秒

time.sleep(2)

response = requests.get(url, headers=headers)

  • 使用代理 IP:当 IP 被封禁时,可以使用代理 IP 继续访问。可以从一些免费或付费的代理 IP 提供商获取代理 IP,并在请求中使用。

proxies = {

'http': 'http://proxy.example.com:8080',

'https': 'http://proxy.example.com:8080'

}

response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies)

  • 处理验证码:对于需要输入验证码的情况,可以使用第三方验证码识别服务,如打码平台。

五、深入学习方向

  • Scrapy 框架:一个功能强大的 Python 爬虫框架,提供了高效的数据抓取和处理能力,适合大规模的爬虫项目。
  • Selenium 库:用于自动化浏览器操作,可以处理动态加载的网页内容,如需要用户交互(点击、滚动等)才能加载的内容。
  • 数据存储:学习如何将爬取到的数据存储到数据库(如 MySQL、MongoDB)或文件(如 CSV、JSON)中。

通过以上的学习,你可以逐步掌握 Python 爬虫的基本技能,并根据实际需求进行更深入的学习和应用。

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